튜토리얼
임상 데이터 분석 가이드: 병원 기록에서 연구 결과까지
병원 정보 시스템 데이터를 내보내는 시점부터 저널에 그대로 실을 수 있는 통계 결과를 만드는 시점까지 — 임상 데이터 분석 파이프라인 전 과정을 짚어 봅니다.
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생존 분석 입문: Kaplan-Meier 곡선, Log-rank 검정, Cox 회귀분석
임상 연구자를 위한 생존 분석 실무 가이드 — 언제 써야 하는지, 데이터를 어떻게 준비해야 하는지, KM 곡선과 Cox 회귀 결과를 어떻게 해석하는지 정리합니다.
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신뢰도 분석과 Cronbach's α: 연구자를 위한 실무 가이드
설문 신뢰도 검정에서 Cronbach's α를 언제, 어떻게 써야 하는지, 결과를 어떻게 해석하고 흔한 함정을 어떻게 피하는지 정리합니다.
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설문 데이터 분석 가이드: 원자료 응답에서 연구 결과까지
Google Forms나 Qualtrics 응답을 내보낸 시점부터 연구에 바로 쓸 수 있는 통계 결과까지 — 설문 데이터 분석 파이프라인 전체를 따라가 봅니다.
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회귀분석과 매개분석: 연구 통계 파이프라인을 자동화하는 법
설문 기반 연구를 위한 회귀, 매개, 조절 분석의 실무 가이드 — 각 방법을 언제 쓰는지, 자동화가 워크플로를 어떻게 바꾸는지를 다룹니다.
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설문 데이터에서 완성된 연구 논문까지: 엔드투엔드 워크플로
원자료 설문 export에서 완성된 연구 논문까지 — Google Forms나 Qualtrics 데이터를 출판 가능한 산출물로 만드는 전체 파이프라인을 짚어 봅니다.